실제 레이블과 예측 레이블
머신러닝 모델을 평가할 때, F1 Score는 매우 유용한 지표로 자리 잡고 있습니다. 하지만 과연 F1 Score가 모든 상황에서 최선의 선택인지에 대한 논의는 여전히 활발히 이루어지고 있습니다. 이번 글에서는 F1 Score의 의미, 장단점, 그리고 대안이 될 수 있는 평가 지표들에 대해 살펴보겠습니다. ## F1 Score란? F1 Score는 정
예측값과 실제값을 사용하여 F1 Score 계산
머신러닝 모델을 구축하는 과정은 매우 흥미롭고 도전적인 작업입니다. 하지만 모델을 평가하는 과정에서 많은 사람들이 저지르는 실수가 존재하며, 이를 통해 얻는 인사이트는 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 이번 글에서는 머신러닝 모델 평가에서 자주 저지르는 실수와 그 해결 방법에 대해 살펴보겠습니다. ### 1. 적절한 평가 지표를 선택하지 않음 머신러닝